图像深度和通道之间的差异答案

【问题标题】：difference between image depth and channels图像深度和通道之间的差异
【发布时间】：2012-04-23 21:52:47
【问题描述】：

我正在尝试学习 opencv，但它非常令人困惑。有人可以知道imagedepth和no之间的区别吗？图像中的通道数。假设图像深度为 8 且没有。通道 R、G、B 的数量为 3。那么，这意味着什么，我很难想象 3d 结构

【问题讨论】：

【解决方案1】：

深度（或更好的颜色深度）是用于表示颜色值的位数。我不是很喜欢 OpenCV，但是 8 的颜色深度通常意味着每个通道 8 位（所以你有 256 个颜色值 - 或更好：灰色阴影（见评论） - 每个通道 - 来自0 到 255）和 3 个通道意味着一个像素值由 3*8=24 位组成。

但是，这也取决于命名法。通常你会说

“颜色深度为每通道 8 位”

但你也可以说

"图像的颜色深度为 32 位"

然后表示每个 RGBA 通道 8 位或

“图像的颜色深度为 24 位”

平均每个 R、G 和 B 通道 8 位。

底线：文档（或措辞）在这里必须非常具体；-)

【讨论】：

【解决方案2】：

根据OpenCV documentation，在 OpenCV 中深度定义为单个通道的位深度。所以如果你有 8 位深度和 3 个通道，这意味着每个图像像素有 24 位

【讨论】：

【解决方案3】：

往这边走。

您的图像中只有一个像素。图片的大小为 1x1 像素。

如果这是一个灰度图像，则只需要一个单一通道来表示图像。如何？因为灰度图像（假设是 8 位图像）将有 8 位，即 2 的 8 次幂，即 256 种不同的阴影。从黑到白。 Gray scale
灰度一般是黑白图像。
现在如果相同的单像素图像由颜色组成，那么我们需要三个通道，即红色、绿色和蓝色或 RGB。当我们混合这些通道的色调时，我们会得到不同的颜色。
例如，(255,255,255) 在 RGB 中是纯白色，而 (0,0,0) 是纯黑色
所以现在每个通道都有 0-255 的阴影，即 8 位。
生成的彩色图像的深度为 8 位，通道数为 3。
每个通道可以有超过 8 位，这会增加颜色范围（阴影）
对于 1x1 像素图像，每个通道的像素颜色值范围为 0-255。那是[0 to 255 in R][0 to 255 in G][0 to 255 in B]

【讨论】：

【解决方案4】：

图像深度是指每个通道可以具有的值的范围。如果您的通道深度为例如8 位（无符号字符）一个通道的值可以从 0 到 255。RGB 表示 3 个通道，一个用于 R ed 值，一个用于一个 G reen 值一个用于 B lue 值。

【讨论】：

【解决方案5】：

图像深度是用于存储图像的实际数据类型的长度（integer、char、float）。在您的情况下，它似乎是 char 或 unsigned char，因为深度是 8 位。

通道数是一组数字，用于描述特定像素的颜色（例如 RGB - 3 个通道）。

【讨论】：